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体现脱碳：关键矿产、采矿和制造业巨头如何向清洁能源转型 190123.docx
在 Andrew Forrest 博士的领导下，FMG 制定了全国领先的脱碳路线图，目标是到 2030 年实现净零运营排放，并制定了世界领先的完整价值链目标，即到 2040 年实现净零排放（范围 1-3）。FMG 已承诺将其税后利润的 10% 通过 Fortescue Future Industries (FFI) 为可再生能源增长提供资金，另外 10% 则用于其他商品的增长机会。Fortescue 的资本配置与公司业绩挂钩，每年为可再生能源提供约 6.2 亿美元的稳定财务基础。到 2030 年，FMG 计划投资 62 亿美元用于引领澳大利亚的脱碳。35
碳氢化合物和能源部的可持续发展目标 7 能源契约 下一个十年行动议程将推进可持续发展目标 7，实现人人享有可持续能源，符合
农村电气化将使该国城乡地区普遍使用电力，符合可持续发展目标 7。微型光伏系统的投入为远离电网的家庭提供了另一种电力服务途径，符合可持续发展目标 7 和 10。用于储能器的锂电池的生产将保证农村地区不间断地获得电力服务，符合可持续发展目标 7 和 9。可再生能源将使该国实现可持续发展，符合可持续发展目标 7、11 和 13。能源效率将为该国的可持续发展带来新的机遇，符合可持续发展目标 11。通过生产绿色氢气，将有可能减少化石资源能源的使用，符合可持续发展目标 7、12 和 13。用于电动汽车的锂电池的制造将有助于减少化石燃料的使用和二氧化碳的排放，符合可持续发展目标 7 和 13。
人类多能干细胞衍生的内耳类器官在体外重现耳部发育
1 瑞士苏黎世大学医院 (USZ) 耳鼻咽喉头颈外科系内耳干细胞实验室 2 瑞士苏黎世大学 (UZH) 3 瑞士苏黎世功能基因组学中心（苏黎世联邦理工学院和苏黎世大学） 4 瑞士伯尔尼大学生物医学研究系再生神经科学项目 5 美国马萨诸塞州波士顿马萨诸塞眼耳医院 6 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 7 美国马萨诸塞州剑桥哈佛干细胞研究所 8 荷兰莱顿大学医学中心耳鼻咽喉和头颈外科系莱顿耳生物学 9 荷兰莱顿大学医学中心诺和诺德基金会干细胞医学中心 (reNEW) 10 美国马萨诸塞州波士顿波士顿儿童医院耳鼻咽喉科 11 波士顿儿童医院 FM 柯比神经生物学中心美国马萨诸塞州波士顿 12 波士顿儿童医院整形与口腔外科部；美国马萨诸塞州波士顿
儿科标准胸骨预防措施与改良胸骨预防措施
■ 问题是如何提出的？我们的 PICO 问题是根据我们的从业者导师的临床经验以及与 EBP 教授的后续会议而提出和修改的。我们最初的问题是针对儿科的，但我们的教授和研究图书管理员建议我们将研究结果扩展到成人，以收集更多研究。■ 如何确定搜索标准和选择数据库？搜索标准包括人群、干预和比较。数据库是通过 UTHSC 图书馆资源选择的。■ 如何应用纳入和排除标准？由于儿科人群的证据数量有限，我们将人群扩大到包括成年人群。我们扩大了搜索范围，包括更多基于改良胸骨入路（即 Keep your Move in the Tube）的文章。■ 如何对每项研究完成单独的分析？本质上，您是如何完成单个 CAP 的？我们为每种类型的研究完成了适当的 CAP，并计算了证据水平以确定总体质量。■ 您做了什么来确保过程中的质量控制？例如，该内容领域的导师或专家是否审阅过您的分析，或者您是否使用了其他同行评审方法？我们通过与我们的从业导师、教师导师会面以及同行评审其他成员的文章和表格来确保质量控制。
1。回顾我们的主要发现
“ Meug不支持提出的Reliance Limit方法的介绍，该方法试图对分销商修改方法来增加资本捐款的能力限制。From our reading of the consultation paper, we are not clear on the exact underlying problem that the Authority is trying to address – specifically, what examples of inefficient increases in connection charges the Authority has identified and why an average across EDBs is an efficient solution … MEUG also has concerns about how this reliance limit may impact the balance of connection costs paid by new customers versus those costs covered by existing customers.” [添加了强调]
避免数字化转型中的价值衰减
德勤为许多全球最受赞赏的品牌提供业界领先的审计、咨询、税务和顾问服务，其中包括近 90% 的《财富》500 强企业和 8,500 多家美国私营公司。在德勤，我们努力实现我们的目标，即通过在更公平的社会中建立信任和信心来发挥重大影响。我们利用我们独特的商业敏锐度、技术掌握和战略技术联盟为各行各业的客户打造未来提供建议。德勤很自豪能够成为全球最大的专业服务网络的一部分，在对他们最重要的市场上为客户提供服务。我们的成员所网络拥有超过 175 年的服务历史，遍布 150 多个国家和地区。了解德勤全球约 460,000 名员工如何相互影响，请访问 www.deloitte.com。
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能 瑞士苏黎世 公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间与我们的飞行员一起飞行的机会。项目：不同的团队都提供机会。我们希望更多地了解您，以及我们如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们您一直在做什么，以及您想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者其他什么？向我们展示您的热情所在。如果我们可以在您想要从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格：强大的动手 C++ 经过验证的解决问题的能力如何申请：将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。电话
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目：不同团队提供机会。我们想更多地了解您，以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么，以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者别的什么？向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格： 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请： 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息，为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。
为促进可再生能源的引进和普及、低碳、脱碳技术的发展做出贡献
为配合技术商业化步骤和事业计划的进展，我们制定了2个系统（新能源中小企业及创业公司支援系统、未来型新能源实证系统）和6个阶段（阶段A、B、C、α、β、未来型新能源实证系统），向为可再生能源普及做出贡献的中小企业及创业公司征集并选定事业提案，以事业化为目标，提供技术开发支援。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
可持续发展目标 7：RELAC 能源契约 下一个十年行动议程将根据《巴黎协定》的目标，推进可持续发展目标 7，实现人人享有可持续能源
目标背景：2019 年，可再生能源装机容量占总装机容量的 59.3%，可再生能源发电量占总发电量的 58.5%。RELAC 倡议旨在实现到 2030 年可再生能源在拉丁美洲和加勒比地区 (LAC) 电力结构中的占比至少达到 70%。每个 RELAC 成员国都通过签署 RELAC 原则宣言正式表达了其意愿和坚定承诺，该宣言包括每个国家承诺为实现 70% 的区域目标做出贡献的具体国家目标。预计每个国家在原则宣言中定义的雄心勃勃的可再生能源渗透目标都将基于最先进的能源规划流程，并与国家自主贡献和长期脱碳战略（如果存在）中定义的气候目标保持一致。